Actividad Prompt de Amazon Bedrock en Jitterbit Studio

Introducción

Una actividad Prompt de Amazon Bedrock, utilizando su conexión de Amazon Bedrock, envía un prompt al modelo especificado en Amazon Bedrock y está diseñada para usarse como destino en una operación.

Requisitos previos

Para usar esta actividad correctamente, se necesitan los siguientes permisos de cuenta de AWS IAM:

bedrock:ListFoundationModels
bedrock:ListKnowledgeBases
bedrock:GetFoundationModel
bedrock:GetKnowledgeBase
bedrock:InvokeModel

Crear una actividad Prompt de Amazon Bedrock

Se crea una instancia de una actividad Prompt de Amazon Bedrock a partir de una conexión de Amazon Bedrock utilizando su tipo de actividad Prompt.

Para crear una instancia de una actividad, arrastra el tipo de actividad al lienzo de diseño o copia el tipo de actividad y pégalo en el lienzo de diseño. Para más detalles, consulta Crear una instancia de actividad en Reutilización de componentes.

Se puede editar una actividad Prompt de Amazon Bedrock existente desde estas ubicaciones:

El lienzo de diseño (consulta Menú de acciones de componentes en Lienzo de diseño).
La pestaña Componentes del panel del proyecto (consulta Menú de acciones de componentes en Pestaña Componentes del panel del proyecto).

Configurar una actividad Prompt de Amazon Bedrock

Sigue estos pasos para configurar una actividad Prompt de Amazon Bedrock:

Paso 1: Ingresa un nombre y especifica la configuración
Proporciona un nombre para la actividad, selecciona un modelo y especifica un prompt y la configuración opcional.
Paso 2: Revisa los esquemas de datos
Se muestran los esquemas de solicitud o respuesta.

Paso 1: Ingresa un nombre y especifica la configuración

En este paso, proporciona un nombre para la actividad, selecciona un modelo y especifica un prompt y la configuración opcional. A continuación se describe cada elemento de la interfaz de usuario de este paso.

Consejo

Los campos con un icono de variable admiten el uso de variables globales, variables de proyecto y variables de Jitterbit. Comienza escribiendo un corchete de apertura [ en el campo o haz clic en el icono de variable para mostrar un menú con las variables existentes disponibles.

Menú Endpoint: Si tienes varios endpoints del mismo tipo de conector configurados, un menú en la parte superior de la pantalla muestra el nombre del endpoint actual. Haz clic en el menú para cambiar a un endpoint diferente. Para más información, consulta Cambiar el endpoint asignado en Pantallas de configuración.
- Editar endpoint: Aparece cuando pasas el cursor sobre el nombre del endpoint actual. Haz clic para editar la configuración de conexión del endpoint seleccionado actualmente.
Nombre: Ingresa un nombre para identificar la actividad. El nombre debe ser único para cada actividad Prompt de Amazon Bedrock y no debe contener barras diagonales / ni dos puntos :.
Listar todos los modelos: Selecciona esta opción para elegir de una lista de modelos recuperados de Amazon Bedrock:
- Seleccionar un modelo: Esta sección muestra los modelos disponibles en el endpoint de Amazon Bedrock.
Modelo seleccionado: Después de seleccionar un modelo, se lista aquí.
Búsqueda: Ingresa el valor de cualquier columna en el cuadro de búsqueda para filtrar la lista de modelos. La búsqueda no distingue mayúsculas de minúsculas. Si los modelos ya se muestran en la tabla, los resultados de la tabla se filtran en tiempo real con cada pulsación de tecla. Para recargar modelos desde el endpoint al buscar, ingresa los criterios de búsqueda y luego actualiza, como se describe a continuación.
Actualizar: Haz clic en el icono de actualización o en la palabra Actualizar para recargar modelos desde el endpoint de Amazon Bedrock. Esto puede ser útil si se han agregado modelos a Amazon Bedrock. Esta acción actualiza todos los metadatos utilizados para construir la tabla de modelos mostrada en la configuración.
Seleccionar un modelo: Dentro de la tabla, haz clic en cualquier parte de una fila para seleccionar un modelo. Solo se puede seleccionar un modelo. La información disponible para cada modelo se obtiene del endpoint de Amazon Bedrock:
- Identificador del modelo: El ID del modelo.
- Proveedor del modelo: El proveedor del modelo.
- Nombre del modelo: El nombre del modelo.

Importante

Seleccionar uno de los modelos GPT-5.6 de OpenAI (openai.gpt-5.6-sol, openai.gpt-5.6-terra, u openai.gpt-5.6-luna) de esta lista causa un error cuando se ejecuta la actividad, porque estos modelos requieren el ID de un perfil de inferencia entre regiones en lugar del ID del modelo devuelto aquí. Usa la opción Ingresa el identificador del modelo a continuación con el ID del perfil de inferencia en su lugar. Consulta Solución de problemas para obtener más información.

Consejo

Si la tabla no se completa con los modelos disponibles, es posible que la conexión de Amazon Bedrock no sea exitosa. Asegúrate de estar conectado reabriendo la conexión y volviendo a probar las credenciales.

Como alternativa, el modelo se puede especificar en el campo Identificador del modelo o proporcionarse en la transformación de solicitud. Si se especifica un modelo en varios lugares, se sigue este orden de precedencia:

Un modelo proporcionado en la transformación de solicitud anula todos los campos a continuación.
Un modelo especificado en el campo Identificador del modelo anula el campo restante a continuación, incluso si se selecciona Listar todos los modelos.
Un modelo seleccionado en la lista Selecciona un modelo tiene la menor precedencia.
Ingresa el identificador del modelo: Selecciona esta opción para ingresar manualmente el nombre de un modelo en Amazon Bedrock.
- Identificador del modelo: Ingresa el ID del modelo.
Prompt: Ingresa el texto para hacer una consulta al modelo.
Usar base de conocimiento: Selecciona para habilitar las opciones de base de conocimiento para el modelo. Cuando se selecciona, se muestran las siguientes opciones:
- Elige una base de conocimiento: Puedes especificar una base de conocimiento usando cualquiera de estas dos opciones: Listar todas las bases de conocimiento o Ingresa el ID de la base de conocimiento. Se admiten bases de conocimiento con almacenes de vectores (Vectores de Amazon S3) o almacenes de datos estructurados (Amazon Redshift) como fuentes de recuperación.
  - Listar todas las bases de conocimiento: Selecciona esta opción para elegir de una lista de bases de conocimiento disponibles en el endpoint de Amazon Bedrock. Cuando se selecciona esta opción, se muestra esta tabla:
    - Selecciona una base de conocimiento: Esta sección muestra las bases de conocimiento disponibles en el endpoint de Amazon Bedrock.
      - Base de conocimiento seleccionada: Después de seleccionar una base de conocimiento, se lista aquí.
      - Búsqueda: Ingresa el valor de cualquier columna en el cuadro de búsqueda para filtrar la lista de bases de conocimiento. La búsqueda no distingue mayúsculas de minúsculas. Si las bases de conocimiento ya se muestran en la tabla, los resultados de la tabla se filtran en tiempo real con cada pulsación de tecla. Para recargar bases de conocimiento desde el endpoint al buscar, ingresa los criterios de búsqueda y luego actualiza, como se describe a continuación.
      - Actualizar: Haz clic en el icono de actualización o en la palabra Actualizar para recargar bases de conocimiento desde el endpoint de Amazon Bedrock. Esto puede ser útil si se han agregado bases de conocimiento a Amazon Bedrock. Esta acción actualiza todos los metadatos utilizados para construir la tabla de bases de conocimiento mostrada en la configuración.
Seleccionar una base de conocimiento: Dentro de la tabla, haz clic en cualquier parte de una fila para seleccionar una base de conocimiento. Solo se puede seleccionar una base de conocimiento. La información disponible para cada base de conocimiento se obtiene del endpoint de Amazon Bedrock:
- Estado: El estado de la base de conocimiento, uno de CREATING, ACTIVE, DELETING, UPDATING, o FAILED. Para más información, consulta la lista de estados de la base de conocimiento de Amazon Bedrock.
- Identificador: El ID de la base de conocimiento.
- Nombre: El nombre de la base de conocimiento.

Consejo

Si la tabla no se completa con las bases de conocimiento disponibles, es posible que la conexión de Amazon Bedrock no sea exitosa. Asegúrate de estar conectado reabriendo la conexión y volviendo a probar las credenciales.

Ingresar ID de la base de conocimiento: Selecciona esta opción para proporcionar el ID de la base de conocimiento en el endpoint de Amazon Bedrock. Cuando se selecciona esta opción, este campo es visible:
- Identificador de la base de conocimiento: Ingresa el ID de la base de conocimiento.
Máximo de resultados de recuperación: Ingresa la cantidad de resultados a recuperar de la base de conocimiento. Puede oscilar entre 1 y 100 y el valor predeterminado es 5.
Configuración Opcional: Haz clic para expandir la configuración opcional adicional.
- Aleatoriedad y Diversidad:
  - Temperatura: Ingresa un parámetro de influencia de temperatura. El valor de este parámetro puede oscilar entre 0 y 1, por ejemplo: 0.5. Este parámetro no es compatible con los modelos GPT-5.6 de OpenAI.
  - Top K: Ingresa un parámetro de influencia Top K. El valor de este parámetro puede oscilar entre 0 y 500, por ejemplo: 250.
  - Top P: Ingresa un parámetro de influencia Top P. El valor de este parámetro puede oscilar entre 0 y 1, por ejemplo: 0.999. Este parámetro no es compatible con los modelos GPT-5.6 de OpenAI.
- Longitud:
  - Longitud Máxima: Ingresa un parámetro de influencia de longitud máxima de respuesta. La cantidad máxima de tokens permitidos depende del modelo elegido.
- Continuar en caso de error: Selecciona para continuar la ejecución de la actividad si se encuentra un error en un conjunto de datos en una solicitud por lotes. Si se encuentran errores, se escriben en el registro de operaciones.
Guardar y Salir: Si está habilitado, haz clic para guardar la configuración de este paso y cerrar la configuración de la actividad.
Siguiente: Haz clic para almacenar temporalmente la configuración de este paso y continuar al siguiente paso. La configuración no se guardará hasta que hagas clic en el botón Finalizado en el último paso.
Descartar cambios: Después de realizar cambios, haz clic para cerrar la configuración sin guardar los cambios realizados en ningún paso. Un mensaje te pide que confirmes que deseas descartar los cambios.

Paso 2: Revisar los esquemas de datos

Se muestran los esquemas de solicitud o respuesta. Cada elemento de la interfaz de usuario de este paso se describe a continuación.

Esquema de datos: Estos esquemas de datos son heredados por las transformaciones adyacentes y se muestran nuevamente durante el mapeo de datos.

El conector de Amazon Bedrock utiliza la API de Amazon Bedrock. Consulta la documentación de la API para obtener información sobre los nodos de esquema y los campos.
Actualizar: Haz clic en el icono de actualización o en la palabra Actualizar para regenerar esquemas desde el endpoint de Amazon Bedrock. Esta acción también regenera un esquema en otras ubicaciones del proyecto donde se hace referencia al mismo esquema, como en una transformación adyacente.
Atrás: Haz clic para guardar temporalmente la configuración de este paso y volver al paso anterior.
Finalizado: Haz clic para guardar la configuración de todos los pasos y cerrar la configuración de la actividad.
Descartar cambios: Después de realizar cambios, haz clic para cerrar la configuración sin guardar los cambios realizados en ningún paso. Un mensaje te pide que confirmes que deseas descartar los cambios.

Solución de problemas

Es posible que encuentres el siguiente error al ejecutar actividades:

Invocation of model ID <model-name> with on-demand throughput isn't supported. Retry your request with the ID or ARN of an inference profile that contains this model.

Este error ocurre porque algunos modelos, incluidos los modelos GPT-5.6 de OpenAI, no admiten rendimiento bajo demanda y requieren el ID de un perfil de inferencia entre regiones en lugar del ID del modelo que se devuelve en la lista Seleccionar un modelo.

En la Consola de administración de AWS, ve a Amazon Bedrock > Inference profiles y localiza el ID del perfil de inferencia para el modelo. Para los modelos GPT-5.6 de OpenAI, los prefijos de ID de perfil de inferencia válidos varían según el modelo y la región (por ejemplo, us. o global.), como us.openai.gpt-5.6-terra o global.openai.gpt-5.6-terra. Para obtener el ID exacto del perfil de inferencia para tu modelo y región, consulta las tarjetas de modelo de AWS para GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra y GPT-5.6 Luna. Para ingresar el ID del perfil de inferencia, debes usar la opción Ingresar identificador de modelo en el paso 1.

Próximos pasos

Después de configurar una actividad Prompt de Amazon Bedrock, completa la configuración de la operación agregando y configurando otras actividades, transformaciones o scripts como pasos de la operación. También puedes configurar los parámetros de la operación, que incluyen la capacidad de encadenar operaciones que se encuentran en los mismos flujos de trabajo o en flujos de trabajo diferentes.

Las acciones de menú para una actividad son accesibles desde el panel del proyecto y el lienzo de diseño. Para obtener más detalles, consulta Menú de acciones de actividad en Conceptos básicos del conector.

Las actividades Prompt de Amazon Bedrock se pueden usar como destino con estos patrones de operación:

Patrón de transformación
Patrón de dos transformaciones (como primer o segundo destino)

Para usar la actividad con funciones de scripting, escribe los datos en una ubicación temporal y luego usa esa ubicación temporal en la función de scripting.

Cuando esté listo, implementa y ejecuta la operación y valida el comportamiento verificando los registros de operación.